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Enregistrement W7110618349

Corporate governance. Analysis of the IBEX 35 companies

2020· dissertation· es· W7110618349 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUCrea (University of Cantabria) · 2020
Typedissertation
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Management Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)RevenueQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUMEN: El objetivo de este trabajo es conocer el Gobierno Corporativo de la empresa, la evolución de los códigos de buen gobierno en España y las principales recomendaciones a nivel nacional e internacional. Se ha estudiado este tema puesto que en la actualidad tiene gran importancia para las grandes empresas, con el fin de mostrar transparencia y una imagen fiel. Además, se realiza un análisis para las empresas que forman parte del IBEX-35 actualmente para conocer el grado de cumplimiento de las empresas de las recomendaciones de buen gobierno en lo relativo al consejo de administración, abordando cuestiones como la diferenciación del tipo de consejeros, así como la paridad en los consejos de administración, un tema actual y de gran interés para los consejos de administración de estas empresas. Para ello se analiza el grado de cumplimiento de las principales recomendaciones de buen gobierno en materia de consejos de administración durante los tres últimos años, Los resultados obtenidos muestran que la paridad en los consejos de administración es una carencia importante en estas empresas, donde la última recomendación habla de que al menos el cuarenta por ciento de consejeros sean mujeres para el año dos mil veintidós. La principal conclusión es que las empresas cumplen en general el resto de recomendaciones relativas a la estructura del consejo, y el mayor problema se observa en la falta de paridad de los consejos de administración.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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